하 시발 좆댔네
[단독] 李 대통령 HWP 문제 지적에…한컴 "행안부에 변환툴 전달 협의" #뉴스1 news1.kr/it-science/internet…
![[단독] 李 대통령 HWP 문제 지적에…한컴 "행안부에 변환툴 전달 협의"](https://pbs.twimg.com/card_img/2117399000567660544/PBht9Qpt?format=jpg&name=800x419)
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석박 학력을 제대로 쳐주는 곳은 대개 학벌도 함께평가하는 부작용이 있으므로 미국 등 해외대학원을 우선추천하며, 첨부 CMU "Applying to PhD programs ..." 자료가 참고가 되길 바랍니다. 특히 2.7절의 vi에 있는 "대학원 지원 전 회사에서 일해보세요"를 강력추천합니다.
cs.cmu.edu/~harchol/gradscho…
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We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math.
It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training.
We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵
Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math.
rikiyat.github.io/blog/weight-sp…
github.com/RikiyaT/lm_und…
huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0…
huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
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5일전에 랜섬웨어 당해서 인생 다 날리고 홈페이지도 날려서 이제부터 새로 태어났다 생각했는데 개발자가 내내 매달려서 인생 일부와 홈페이지를 복구했다 아직도 보시는 분이 계실지는 모르지만
homecuisine.co.kr/
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Meet Qwenputer: Qwen3.5-4B with a full RISC-V CPU inside its weights, using the model's own Gated DeltaNet layers as RAM.
It runs C and MicroPython in its forward passes, no external runtime.
On DeepMind math: base 55–90%, base + Python tool 95–100%, Qwenputer 97.5–100%.
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편집증의 단계에 들어가고 있는건 아닌지 매우 걱정스럽네. 내가 맞는 얘기 했는데 왜 동의를 안해주고 날 공격해. 이게 편집증의 가장 흔한 특징인데. 저걸 참모들이 며칠째 막지도 못하는걸 보니 대충 분위기가 어떤지 알겠네.
inews24.com/view/2020916
![메시지는 대통령, 수습은 참모가…李 'SNS 정치' 논란 확산[여의뷰]](https://pbs.twimg.com/card_img/2118812656698372096/8BnfaGx6?format=jpg&name=600x314)
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엇 맞아요 아사달이라는 회사에서 만들었다고 해요
yunseon.substack.com/p/48e 아사달 대표님 인터뷰인데 관심 있으시면 보는 걸 추천드려요
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옵시디언은 도구일 뿐이라 제텔카스텐 같은 노트 작성 방법론이 더 중요하다고 생각. 핵심은 정보를 수집하는 것이 아니라 결국 자신의 문장으로 노트를 작성하는 것. LLM을 쓰더라도 자료를 정리하라는 형태보다는 작업을 진행하고 결과를 저장하는 형태가 나은 듯.
한동안 옵시디언을 활용한 세컨드브레인 구축에 대해 말들이 많았고, 나도 옵시디언을 적극적으로 활용한지 꽤 되었지만 요즘에는 딱히 쓸모가 없다는 생각이다. 스크랩? 굳이 스크랩해봐야 나중에 보지도 않는다. 그걸 굳이 옵시디언에 저장할 마땅한 이유도 없다. 초고 작성? 마크다운은 간편하게 글을 쓰기는 좋으나 편집은 제한적이다. 어느 순간에는 워드든 한글이든 옮겨야 한다. 개인지식관리? 나중에 들여다볼 게 아니라면 지식"관리"가 아니라 그냥 지식"수집"에 가깝다. 그 많은 것들을 수집해봐야 실제 활용도는 제한적이다. 독서기록 같은 걸 작성할래도 잘 모르겠다.
그때그때 완성된 산출물 하나씩 쳐내는 것만 잘하면 됐지, 뭐하러 옵시디언 붙들고 폴더링을 어떻게 하고...뭐 이런 고민들을 왜 하고 있나 싶다. 내가 변한건지 메타가 변한건지 옵시디언의 장점이나 강점은 빠른 시일 내에 효력을 잃지 않을까. 옵시디언 찬양한 게 불과 얼마 되지도 않았는데 사람 마음 참 갈대같지.
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Google 开源了一个很有趣的 AI Coding 插件，叫做 Elephant-Goldfish（大象与金鱼）。
它想解决一个常见问题：
你跟 AI 讨论了两个小时，AI 觉得自己什么都懂，结果写出来的程序还是跟需求有落差。
Google 的做法是：让两个 AI 代理分工。
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🐘 大象（Elephant）
负责记住项目脉络、讨论架构、整理需求，把决策写成设计文件。
🐟 金鱼（Goldfish）
刻意不继承之前的聊天记录，像第一次接手项目的工程师，重新审查设计。
金鱼会做三件事：
理解检查： 光看文件，能不能理解整个设计？
对抗审查： 有没有遗漏边界条件、隐藏依赖或逻辑问题？
实现检查： 文件、数据结构、函数接口是否清楚到可以开始写程序？
如果金鱼看不懂，就回去修改规格。
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这套流程最有意思的地方，是把 AI Coding 的质量管控往前移。
以前是 AI 写完程序，人类才开始找问题。
现在可以在写第一行 Code 之前，就先让另一个 AI 挑出规格漏洞。
尤其适合跨文件修改、复杂功能、多人协作的项目。
目前官方 GitHub 已列出 Antigravity、Claude Code、Codex 的安装方式。
不过，审查通过仍不代表程序一定正确，人工验收与测试还是需要。
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我觉得值得观察的是：
当 AI 越来越会写程序，「谁来检查 AI 理解得对不对」，可能会变成更重要的工作。
项目网站：github.com/google/elephant-g…
